mindspore.nn.CosineDecayLR

class mindspore.nn.CosineDecayLR(min_lr, max_lr, decay_steps)

基于余弦衰减函数计算学习率。

对于当前step，计算学习率的公式为：

\[\begin{split}decayed\_learning\_rate = &min\_lr + 0.5 * (max\_lr - min\_lr) *\\ &(1 + cos(\frac{current\_step}{decay\_steps}\pi))\end{split}\]

参数：

• min_lr (float) - 学习率的最小值。

• max_lr (float) - 学习率的最大值。

• decay_steps (int) - 进行衰减的step数。

输入：

• global_step (Tensor) - 当前step数，即current_step。

输出：

标量Tensor。当前step的学习率值，shape为 \(()\)。

异常：

• TypeError - min_lr 或 max_lr 不是float。

• TypeError - decay_steps 不是整数。

• ValueError - min_lr 小于0或 decay_steps 小于1。

• ValueError - max_lr 小于或等于0。

支持平台：

Ascend GPU

样例：

>>> import mindspore
>>> from mindspore import Tensor, nn
>>>
>>> min_lr = 0.01
>>> max_lr = 0.1
>>> decay_steps = 4
>>> global_steps = Tensor(2, mindspore.int32)
>>> cosine_decay_lr = nn.CosineDecayLR(min_lr, max_lr, decay_steps)
>>> lr = cosine_decay_lr(global_steps)
>>> net = nn.Dense(2, 3)
>>> optim = nn.SGD(net.trainable_params(), learning_rate=lr)